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人工智能周末班1222班

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发表于 2022-6-17 07:30:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程目录:
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  ~1 k9 H: B/ t0 U4 S|   ├──代码.rar  7.49kb
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, m# y9 }9 V0 N# ^6 t6 H, I% c9 k$ W; z├──20181223_理解多元线性回归_梯度下降法  
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1 f2 c1 r" C- P" G$ j4 {|   ├──02knn实现.rar  31.94M& ?* s1 w8 a8 }0 Z6 L
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|   ├──07解析解推导及python.rar  43.16M
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/ i  k; M0 C) K! ^5 A, N4 F2 @|   ├──第一讲 导数及其应用.pptx  1.11M1 X, m7 R" S+ n9 D; G6 Z
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( v# X# v  x" ]/ u+ _  O├──20190103_数学基础03  ( \& z" b  a6 x; Q
|   ├──第二、三、四讲 矩阵及其分解2018.3.22.pptx  1.43M
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% @- v% O& S( ~/ W3 d├──20190105_神经网络  ( z6 S$ Y; J. J3 f0 s$ N
|   ├──01_理解神经元_三种激活函数.rar  55.76M
! S0 b( d$ ?/ m|   ├──02_理解机器学习浅层模型和单层网络关系.rar  56.91M
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( b6 V5 B4 q* i  p! w4 I, d|   ├──04_多层神经网络优缺点_局部最小值.rar  115.14M0 m% x: Y- Z5 _6 W% D0 p% t) r
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# M! G+ I' G' r* K! B4 h: t|   ├──06_sklearn预测水泥的强度案例.rar  207.10M
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|   ├──01_深入理解归一化.rar  138.93M" v- V- o  O. b& R5 n
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. ~+ _# ~0 n8 I% B# e0 s: S; b  e|   ├──06_tensorflow来做房价的回归任务SGD的方式求解.rar  130.92M
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├──20190108_数学基础04  
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( t! _8 `- h0 G+ z2 N5 M& W# b├──20190117_数学基础07  5 j, R& y5 G' Z, U/ p
|   ├──第七讲  统计初步1(1).pptx  894.30kb
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9 u; W6 n. c) Q% h1 u$ c. ~# z. X|   ├──04_用CNN来做手写数字识别.rar  152.70M- C1 I2 o  p0 `4 R
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+ Y6 T& E3 i! ]( y( I1 k3 _|   ├──06_Dropout层防止过拟合.rar  205.64M, o& k% ]$ d5 U0 }) C" v# y
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├──20190120_Tensorboard_Cifar10_梯度消失  % S) y9 U7 @. M( G+ V& N
|   ├──01_回顾知识点_Tensorboard可视化代码.rar  245.21M0 Y, ^9 A' C9 ?8 z. W
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4 E! a( T& @+ B; [  o├──20190124_Numpy的多维数组拼接和通用函数  $ v( T4 C! u( a7 t5 g
|   ├──01_ndarray的拼接.rar  148.76M  y, N  ^8 l0 Y# {6 s. N
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├──20190127_词嵌入_情感分析_RNN  9 L8 k. c% l& ^) H2 N
|   ├──01_皮肤癌项目的代码_情感分析的IMDB数据集.rar  187.01M
* Z& I# D( h3 Q; e/ {|   ├──02_如何更好的把文本进行数值化.rar  147.94M' W; c& v% A1 k6 H# t5 N
|   ├──03_词向量.rar  128.73M
1 X2 m1 u2 C+ b: e7 Z7 D2 a|   ├──04_利用全连接+词嵌入来构建情感分析.rar  183.28M
9 G9 Z5 T) `) p/ V) L' Q5 i# v$ r|   ├──05_利用CNN+词嵌入来构建情感分析.rar  178.28M
* X, \/ l& H5 `4 O+ w( R, k|   ├──06_GAP全局平均池化.rar  17.63M
0 L" {2 @( F0 \3 q7 S: j|   ├──07_RNN的理解.rar  123.32M" Q" [' \1 q+ Y7 P5 c4 g: p
|   ├──08_Tensorflow实战RNN解决MNIST手写数字识别.rar  192.64M# b4 |# E4 F8 f
|   ├──train.rar  2.08G% ^" L# S2 E5 R3 M. g; ?# u& g3 _6 ~
|   ├──validation.rar  1.92G
! [) T# x! z0 B2 C  O|   ├──代码.rar  85.28M
+ Q, \  V/ ?. V, M9 o|   ├──模型.rar  130.42M8 V- g) I* d# d* y" @: k: L
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├──20190212_Numpy的图片读写例子_广播机制和比较掩码  
; _. y) g& I1 Z|   ├──01_利用numpy来读写操作图片.rar  156.66M3 L" \6 c% }: p
|   ├──02_numpy的广播_比较掩码_fancy-index.rar  105.22M
* t: c3 F% ~1 [2 v9 G) y|   └──代码.rar  136.88kb4 k4 ]5 I. u4 Q4 Y$ y
├──20190214_Numpy数据排序_Pandas的Series和DataFrame创建  # N! c. X& J1 Y- [% `5 N, d# W* X
|   ├──01_numpy数据排序_结构化数据_pandas的Series对象.rar  154.08M" D8 G% E+ b/ e7 M% Q
|   ├──02_pandas的DataFrame对象简单操作.rar  107.64M
7 ^4 |- c. V  @3 G|   └──代码.rar  10.56kb
# x8 P& H$ u! Y3 B% U$ B) s├──20190216_RNN的LSTM单元详解_机器写唐诗  
* F) @! Q! v6 D* p" c% L|   ├──01_复习BasicRNNCell单元.rar  189.47M
6 \; e  k: B) r|   ├──02_RNN做MNIST图片分类_NLP的情感分析.rar  201.14M
3 T3 }+ O  A( t& P3 _$ v+ ~0 ~+ p|   ├──03_理解BasicRNNCell_LSTM的引入.rar  152.79M
( w/ x; j  b: l' C% F* ^, M( M|   ├──04_理解RNN中的U矩阵和图中的concatenate.rar  144.09M
7 G0 I6 u# i, N6 p6 u! A|   ├──05_详解LSTM单元以及变形_GRU单元.rar  206.80M$ c& q1 c$ B0 A9 e& a# Q
|   ├──06_写唐诗的数据预处理.rar  186.11M4 k5 j  t! c: Q3 w. t
|   ├──07_写唐诗网络的正向传播构建.rar  128.77M
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3 }; j. z4 {) F5 }7 g|   ├──模型.rar  18.10M( w$ P! W# a( J# i' f% L  i# e
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├──20190217_RNN的Seq2Seq模型_聊天机器人chatbot  - F: Q9 g" B$ d9 u  d; k
|   ├──01_回顾昨日写唐诗网络的正向传播构建.rar  206.96M
( }0 ], a' e6 F" O' y$ n|   ├──02_剖析写唐诗模型损失函数_训练过程代码.rar  243.76M
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" y: I% r$ v' _, T5 c# K- n1 j|   ├──04_理解Seq2Seq模型_聊天机器人数据预处理.rar  178.99M: c# c  b0 Q: |
|   ├──05_剖析聊天机器人模型正向传播代码.rar  264.40M
: u  O3 H7 M2 ?; |8 v/ H2 ||   ├──06_剖析聊天机器人模型的测试代码.rar  172.03M8 `' X& w2 L! b5 @5 V( _
|   ├──代码.rar  6.95kb
! t/ F% p" y% J# ~. b|   ├──关于编辑距离.txt  0.36kb& v" G" {  g8 S  i
|   ├──模型.rar  99.60M
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8 c+ _6 c& G, y0 ?├──20190221_Pandas的使用操作  " T& R* f/ _. |
|   ├──01_pandas索引器_数值计算.rar  160.86M
+ V, X4 N# ]7 n% U|   ├──02_pandas的缺失值填充_数据的合并.rar  101.78M
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├──20190223_机器学习用户画像_深度学习用户画像  5 h) R  C+ Z$ P6 p+ k
|   ├──01_编辑距离的计算思路_动态规划实现算法代码.rar  179.04M. e3 U! {, e! ?3 I. t7 \
|   ├──02_机器学习用户画像特征工程构建词向量.rar  330.69M
* b$ @% B/ {" C. S" V+ c5 A* p+ e. N|   ├──03_机器学习用户画像构建训练集测试集_训练模型.rar  43.61M
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|   ├──01_pandas数据的合并.rar  80.51M
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├──20190228_python基础02_字符串和流程控制  
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|   ├──代码.rar  6.82kb
$ `7 z2 ~6 u1 D9 d5 w: p* H. ^|   └──资料.rar  5.25M
9 i% G$ ?0 [  K+ P, C% j& S├──20190302_关键点检测  & Q3 B5 |* D# ]8 U
|   ├──001_关于opencv版本的问题.rar  120.59M3 n9 I6 b  |6 I
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├──20190303_人脸检测  
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1 F: |- Q3 F% R! d3 j& L├──20190306_python基础03_列表、元组、字典  
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├──20190307_python基础04_集合_函数  ) F) {9 Q2 N8 O
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8 ]/ C( G6 F* `0 J" u5 Q: \4 a├──20190312_python基础05_深浅克隆_装饰器_面向对象  
8 v3 r2 X/ P4 r6 ]5 O|   ├──01深浅拷贝装饰器.rar  73.67M- I  v9 J3 Q" S3 l8 I5 U
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) f5 y6 R. n! y  t9 a2 w3 F├──20190314_python基础06_面向对象  
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├──20190316_SVM_拉格朗日函数_硬间隔线性可分  & b. a, W1 Q0 p, h6 v, q
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├──20190317_SVM软间隔线性分类器_SVM解决线性不可分分类器_实战案例  
+ h2 W$ C& R0 A|   ├──01_SVM硬间隔_本质_流程_回顾总结.rar  52.34M
0 @1 Z* a8 f  r/ h* x: h|   ├──02_SVM软间隔_本质约束条件的改变_公式推导.rar  78.55M' a4 l% \# o' S
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( d. q  p6 f7 A& n+ N) v' x|   ├──04_SVM利用数学核函数_算法内部做到升维.rar  67.64M
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|   ├──代码.rar  232.08M
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├──20190319_python基础07_异常处理_模块导入  : K( K) y  _# F6 s/ c/ L
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$ k7 z8 ~( ~2 n1 D, M$ k; t; [2 n├──20190323_PCA降维_初识分布式Spark计算框架  
0 o3 I( b4 w( G9 [2 c: q3 }|   ├──01_PCA降维_数学预备知识.rar  41.16M) a) ?  n1 b! o/ }1 g/ j2 ~
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1 Z0 A3 p3 |) i7 |' p& c0 K|   ├──04_PCA降维_总结_代码应用讲解.rar  81.74M
# |6 |2 x: y! `* u. Z$ C5 q|   ├──05_认识Spark在海量数据挖掘的角色和意义.rar  66.91M3 o% M- x6 a+ W1 W; e3 U
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|   ├──01_回顾Shuffle_深入Sort排序意义_RDD的五大特性.rar  185.15M7 B/ H1 E( l- s( a5 N1 b  S
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|   ├──06_Spark集群运行架构剖析_并行度策略和调整设置方法.rar  410.15M3 ~6 W1 x% E. q  h, ~' X" J3 y  t
|   ├──spark-2.1.2-bin-hadoop2.4.tgz  178.51M  i3 f$ s! c/ s0 g
|   ├──代码.rar  0.56kb! v8 U$ P& ~, Y9 ?8 b' K" d
|   └──资料.rar  206.05M8 g7 h5 C' b! Q1 ^
├──20190326_绘图模块Matplotlib_bar图与两三组数据对比  
% Y8 c4 S& m1 G; _) W0 h" e8 s' u|   ├──01_Matplotlib的条形图绘制.rar  152.25M
$ K( z  v9 F) _/ R# ~1 S|   ├──02_Matplotlib的两组三组数据对比.rar  87.04M
) A; l8 k+ h+ j- d! E- ~# M|   └──代码.rar  161.98kb) F8 q$ m, ]) u% y6 j$ P/ v6 |
├──20190328_Matplotlib_line_scatter_contour_hist_NaN处理  
& ]+ [1 M* v- S5 C9 V|   ├──01_Matplotlib线图_散点图_等高线图.rar  183.70M1 ~0 Y1 e1 X9 y
|   ├──02_Matplotlib频次直方图_空值的处理.rar  46.68M# |0 u% k% w1 K' R: K
|   └──代码.rar  229.70kb
/ M2 @/ C0 V4 |1 W├──20190330_Spark的MLlib和ML模块对Kaggle网页分类实战_推荐系统过滤  3 c! ]9 U, U$ R# z/ U, o$ p
|   ├──01_SparkMLlib和DataFrame用法介绍.rar  90.65M0 p) l9 L& M0 \7 |+ o
|   ├──02_RDD和DataFrame的互换_LabeledPoint讲解.rar  58.41M) N6 M, r) z1 E" S, n; Z/ w7 V
|   ├──03_MLlib对Kaggle网页分类竞赛做前期数据处理.rar  22.67M, F' i) w8 L1 O
|   ├──04_MLlib继续特征工程_模型训练评估_搜索最佳超参数.rar  354.96M, v1 M4 k+ I! _2 C$ l- H' {2 v
|   ├──05_ML对Kaggle网页分类竞赛做特征工程_模型训练评估_交叉验证寻参.rar  355.60M0 l4 c: s* L& S3 ~6 W
|   ├──06_推荐的Baseline协调过滤算法.rar  210.86M! r, }( N$ u+ ?
|   ├──代码.rar  9.61kb
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7 t) G  O* d1 j& [; I( W" j├──20190331_个性化实时推荐系统实战  
2 k/ a% z. C9 Y1 F, F0 w% z|   ├──01_分析个性化实时推荐系统架构.rar  193.11M! o4 P8 ^" P  K3 o. r
|   ├──02_分析推荐系统实时部分如何包含协调过滤_解决冷启动.rar  142.19M
0 ]# V7 A3 S# x4 e6 Z. A4 n# L|   ├──03_答疑推荐系统如何考虑购买频次高的问题.rar  48.37M" d$ U2 H! _* B7 @. R  [% ]' f
|   ├──04_模拟数据导入分布式存储并建立Hive表映射.rar  420.45M9 F) M: H' N, c: {' Y/ M; \! j
|   ├──05_HQL语句对数据进行ETL.rar  261.34M
! B# y! G# k3 H% c8 q8 U" Q, z|   ├──06_Python脚本在Hive中整理数据_Spark构建训练集及模型训练.rar  332.52M
) ~. t0 S$ n8 K" l8 |" E|   ├──07_ACC和AUC对模型评估_Dubbo做成服务_推荐系统思路拓展.rar  313.30M
& v6 X8 T- |* m' _7 ~|   ├──DatatablesDemo-master.rar  42.10M1 }: b' y2 M4 a2 X/ g! k8 J
|   ├──DubboxDemo-master.rar  73.24kb
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|   ├──数据.rar  757.93kb
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├──20190402_饼图_盒图_逻辑回归损失函数的绘制    b6 Q& R$ [+ T$ m
|   ├──01_频次直方图_饼图_盒图.rar  293.52M
8 m$ x  z+ t5 S! T& D# U|   ├──02_绘制逻辑回归损失函数.rar  185.21M! t1 n" d0 R, s1 S. U' b' U
|   └──代码.rar  201.55kb
/ B) w* ?& k" q├──20190406_聚类的一天  7 Y4 \& u% @6 h/ g" y
|   ├──01_聚类的用途介绍.rar  240.95M
( \: ?2 r/ _$ S1 G9 r6 c. r|   ├──02_求相似度的方式_KMeans流程特点.rar  139.47M' ]3 X+ I8 R# H5 O. K& M) }6 \& P
|   ├──03_KMeans各种变种和相关算法.rar  95.42M4 @  S' |2 J/ j# R, [
|   ├──04_聚类的评估方式_层次聚类.rar  65.02M& W1 Y" O1 W5 {- j
|   ├──05_密度聚类_谱聚类.rar  59.59M
* E6 d" H% A% ^9 D+ ^2 f( N|   ├──06_聚类的代码调用_聚类做图片压缩例子.rar  96.55M$ J& P5 I1 L2 B/ H) Q
|   ├──代码.rar  5.13kb
% i! U; R0 [& \" G$ V5 ^: Y5 s. G1 ||   └──资料.rar  3.11M1 p4 R6 M' G, D  [6 V
├──20190407_决策树_随机森林_Adaboost  
+ s7 E/ J( M8 k|   ├──01_决策树特点介绍_数学形式表达.rar  50.21M
& E7 f! k, T7 t|   ├──02_决策树分裂标准_回归树_剪枝.rar  98.54M
2 I% M( N1 m2 o6 t6 \|   ├──03_决策树代码调用.rar  69.85M
9 r' U+ @" C; Z1 \9 Q1 p$ R|   ├──04_随机森林_bagging_OOB.rar  66.33M
" U. d* q; I; P|   ├──05_随机森林代码调用_boosting_Adaboost思想.rar  77.14M3 y! z" R  g/ T
|   ├──06_Adaboost算法具体参数更新流程.rar  70.35M! F- e* V- m9 u, s: }
|   ├──代码.rar  3.86kb% h+ I0 [. v6 o5 ?7 O& S
|   └──资料.rar  25.41M
1 V, \0 u# |+ m1 e* y$ I2 r4 z├──20190408_Seaborn数据可视化  ( y, t7 C8 S# a# _
|   ├──01_seaborn绘图基础.rar  72.58M2 h, d- K1 {6 |7 Z
|   ├──02_seaborn绘图FacetGrid.rar  143.77M  t  \2 d3 D- X* K" d
|   └──代码.rar  1.46M% Z) \: i5 O4 C- Y4 w) d1 [( [/ r* L
├──20190413_GBDT和XGBOOST思想原理详解的一天  ( I* f: I% f) T  l- j# J
|   ├──01_复习决策树和随机森林.rar  98.43M
7 I4 T( ?& x7 h! R- J9 P+ H- l( n|   ├──02_GBDT思想与思路.rar  150.50M6 N; d0 Z4 V) w0 g
|   ├──03_GBDT训练流程_XGBOOST要去改进的点.rar  97.55M
# r, N( Q  D# j  E  p1 Z|   ├──04_聚类如何用于用户的分类上面.rar  20.12M
( E7 c* j8 g3 g$ }4 U9 N  P|   ├──05_XGBOOST用到泰勒二阶展开和正则项.rar  157.81M
. j% r, V" p2 K4 r( ~|   ├──06_XGBOOST泰勒二阶展开公式推导.rar  92.88M0 `4 f/ m6 E. O! R2 D' M
|   ├──07_XGBOOST定义树模型复杂度_公式推导出如何分裂基模型.rar  78.56M
4 \9 {' \2 Q" O|   └──资料.rar  8.17M
1 R. }9 T5 G0 ]% d├──20190414_复习神器XGBOOST_实战3个Kaggle比赛  
- e+ H# L5 n! u|   ├──01_复习GBDT和XGBOOST_讲解XGBOOST相关超参数.rar  229.44M
( I: R2 s+ l" |/ H' `$ O+ P7 F( x|   ├──02_答疑_再次深入理解XGBOOST流程.rar  153.36M, o. e/ l1 Q, P, k
|   ├──03_代码实战_Kaggle自行车租赁预测比赛.rar  167.15M! M/ v" F! h7 ^# a6 l
|   ├──04_讲解回归的一种评分指标R2_Score.rar  44.63M
1 F2 h7 F/ i& z' V+ u/ D$ \|   ├──05_代码实战_对人群收入支出数据集做特征工程.rar  211.09M
& v" p3 F8 g. |3 T0 v|   ├──06_代码实战_使用XGBOOST对人群支出做预测以及交叉验证.rar  212.46M& ~8 a4 e- h) z
|   ├──07_代码实战_Kaggle德国药店销量预测比赛_数据详解_加载数据.rar  140.30M
* V: e7 @6 w) X/ @|   ├──08_代码实战_Kaggle德国药店销量预测比赛_特征工程_模型训练评估.rar  215.74M
6 ]- g/ C! _1 X" A|   ├──代码.rar  12.75M
. }7 S! Z! E# h|   └──资料.rar  1.14M# X8 b% l9 u( X
├──20190421_贝叶斯分类器_贝叶斯网络_隐含马尔可夫模型  
' N- e& }  X- R: g) ~|   ├──01_朴素贝叶斯分类器_拿垃圾邮件分类举例.rar  103.16M8 ^; d+ b- R9 J" n; _3 f
|   ├──02_拉普拉斯估计_贝叶斯公式其它应用.rar  231.45M5 a' ?3 W9 @6 ~8 P' H
|   ├──03_贝叶斯网络.rar  97.54M
/ F2 c: \& B( O) T: M|   ├──04_贝叶斯网络特例_马尔可夫链_隐含马尔可夫模型.rar  270.93M. M# f9 |4 w  x# O: t
|   ├──05_隐含马尔可夫模型_前向算法_维特比算法.rar  236.91M
/ D7 k) E2 x# q# x6 `|   ├──代码.rar  36.67M# j# b4 v; ~6 b
|   └──资料.rar  7.91M* s) d" C8 E) i) o0 D, c
├──20190427_就业指导  , l6 j9 \! R5 ^( ^4 z
|   ├──Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master.zip  3.55G
' ?; G' @8 {8 I! t5 s) ^|   ├──就业指导1.rar  73.65M
( V) _# ~' T6 }% |9 c  {|   ├──就业指导2.rar  178.15M
! j- @+ h8 J8 a/ b) e|   ├──就业指导3.rar  163.35M
. w- G$ U- U+ r) \0 A|   ├──就业指导4.rar  121.60M3 `1 A. K; y; ~" M
|   ├──就业指导5.rar  24.22M
9 u4 z1 p6 t  M# v+ }|   ├──就业指导6.rar  4.05M. }3 [: s; [6 y% F4 _
|   └──资料.rar  4.92M
6 D! {5 @$ H  L0 @6 q+ w! F' Y2 [7 A└──视频播放说明及软件.rar  50.98M: t; y: f4 b+ {$ R- k
, r7 T8 T$ K$ [5 x/ T% y% T
" ?; }- U/ k8 H9 X
资源下载地址和密码(百度云盘):
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